消防报警系统主要作用在于及时告警、早期疏散和扑灭前期火情。目前的消防报警系统存在的主要问题是如何对火灾报警干扰源与火灾特征进行有效区分。相关统计表明:95%的火灾报警是由非火灾烟雾、厨房油烟或者灰尘等火灾报警干扰源引起的误报。当火灾误报发生时,可能造成多种不良后果。例如写字楼中火灾警报的误报可能会致使整栋建筑内人员的集体疏散,火灾引起的恐慌也可能会导致人员伤亡,即使疏散过程没有造成危险,建筑中的商业运营也必然受到波及。而在民用住宅中,火灾警报系统的反复误报将直接导致报警系统的切断,那么整栋建筑都将处在无报警系统监控的危险状态。目前常见的火灾报警系统主要有基于热感应技术、烟感应技术和气体传感器。
单一种类传感器消防报警系统有局限性。例如,比较离子烟感传感器与光感烟传感器,离子烟感传感器在针对明火的感知中效果更好,而光感烟传感器则更适宜用在阴燃的情形下。所以在实际火灾感知环境中,单一的传感器类型无法适用在多样化的环境,容易造成火灾的误报。因此多传感器火灾感知技术的研究逐渐成为消防报警系统研究的主要方向。大量研究表明,多传感器火灾感知技术在提高火灾探测的灵敏度与可靠性上已经取得了不错的结果。
现在被广泛采用的火灾感知系统多为分布式火灾感知系统。但该类型的火灾感知系统仅仅只能在火灾应急中给出火灾报警,却在后续的火灾应急管理以及救援扑灭中难以发挥更进一步的作用。新型火灾感知系统虽然有提供火灾数据的高级功能,但是无法对火灾数据进行提炼,导致火灾数据不直观,更容易导致信息过载等问题的产生。(www.xing528.com)
基于物联网技术的智慧消防系统旨在辅助火灾监测,分析火灾数据和火灾形势预警。通过信息融合技术,减少火灾过程中的冗余信息量,提炼火灾特征,提高预警准确性。
基于物联网技术的智慧消防系统除了实现火灾报警的功能,还应通过信息融合技术,去除火灾过程中的冗余信息量并提炼火灾特征,并基于这些提炼出来的火灾特征计算用户需求的预测结果。这种预测算法的可行性需要进行讨论,同时需要大量的火灾学理论推导作为依据。
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